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区块链和人工智能有关系吗知乎（区块链和人工智能有关系吗为什么）

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当下社会投资风口，大致分为人工智能、区块链和物联网从上帝视角来看，这三种企业技术背后的驱动因素都是数据所以人们更愿意相信，在互联网时代，“数据就是新的石油”  人工智能的发展痛点“人工智能”一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出，主要包含三个核心部分：算法、算力及数据。

更通俗的解释就是，如果把人工智能比作建造太空火箭，那么数据和算力就是燃料，算法就是发动机大数据时代的数据隔离从数据的角度来看，人工智能就像一只需要非常庞大的数据来“饲养”的动物因为人工智能在构思机器学习方法，需要足够多的数据来验证和训练，从而使数据的收集、共享、分析以及基于这些数据的决策自动化成为了可能。

但当下的很多数据大都掌握在中心化的企业手中，如Google、Facebook、BAT等一些AI发展所需的训练数据，诸如：个人的消费记录、医疗数据、教育数据、行为数据等，不仅不能随意地被个人支配，且中心化严重，数据流通市场还未形成。

AI的高速发展，在造就了大数据的同时，也被大数据时代带来的信息孤岛所束缚计算量倍增的压力从人工智能发展的关键节点来看：1975年之后，学者开始着手研究BP(Back Propagation，后向传播)算法。

1986年之后，研究上基本实现了BP网络，同期计算机硬件能力快速提升；2006年之后，随着移动互联网发展，海量数据爆发，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，人工智能商业化高速发展如同 OpenAI 最近的一份报告所述，自2012年以来，最大的AI培训运行中使用的计算量呈指数增长，为3.5个月的倍增时间（相比之下，摩尔定律有 18个月的倍增期）。

自2012年以来，该指标增长了300,000多个（18个月的倍增期仅增长了12倍）

OpenAI 报告：人工智能与计算这一时期，计算的改进是人工智能进步的关键原因然而如果继续按照这种趋势发展下去，许多配置就需要更新也就是说，一个企业用于处理数据的 GPU 等各式各样的芯片，每年可能需要提高差不多 5-10 倍的性能，才能勉强追上企业AI发展的步伐，而这些飞快的更新迭代也需要大量投入资金。

也就是说，传统人工智能不仅在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境，在算力层面上面临着购置硬件资源导致的资金难题，在算法层面上面临着算法运行不稳定等难题这些暂且还未提及数据来源、质量以及隐私等诸多亟待解决的问题。

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